Skripsi

RANCANG BANGUN SISTEM UKUR HEMOGLOBIN BERBASIS CITRA KUKU MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

---

Anemia merupakan masalah kesehatan global yang ditandai oleh rendahnya kadar hemoglobin (Hb) dalam darah dan banyak dijumpai pada kelompok rentan, seperti anak-anak, remaja putri, dan ibu hamil. Pemeriksaan Hb yang umum digunakan masih bersifat invasif karena memerlukan pengambilan sampel darah, sehingga menimbulkan ketidaknyamanan dan kurang praktis untuk skrining rutin. Penelitian ini merancang dan membangun sistem ukur hemoglobin berbasis citra kuku menggunakan deep learning. Dirancang menggunakan Raspberry Pi 4, LCD touchscreen HDMI 5 inci, Step-Up MT3608 serta LED 12 V DC sebagai pengendali pencahayaan untuk konsistensi akuisisi citra. Citra kuku diambil menggunakan kamera Webcam, kemudian dideteksi menggunakan YOLO26n sehingga didapatkan area nailbed. Pada penelitian ini digunakan, empat jenis ruang warna, yaitu RGB, CIELAB, YCrCb, dan Cr-Only sebagai pengambil fitur warna, dan sepuluh model arsitektur, yaitu Densenet121, Effecientnet, Mobilenet, Resnet18, Resnet50, Vit, Swin, Shufflenet, Convnext tiny dan Resnext. Nilai prediksi dari berbagai model tersebut dikalibrasi menggunakan isotonic regression supaya semakin akurat. Hasil ditampilkan pada layar dan disimpan sebagai data pemantauan. Penelitian ini menggunakan 63 subjek dengan total 662 citra kuku. Efficientnet dengan ruang warna Cr-Only menghasilkan nilai akhir paling baik, yaitu RMSE 0.946 g/dL, R² 83.1%, dan MAE 0.467 g/dL dan nilai ketika percobaan riil adalah 1,99 g/dL untuk eror, persentase eror 13.76%, dan akurasi 86.24%. Dengan hasil demikian sistem ini terbukti dapat menjadi alat skrining anemia yang cepat, praktis, dan mudah digunakan di lingkungan nonklinis.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

001.43 TEM-D4-2026 MUH r

Penerbit

Jakarta : Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektro-medis., 2026

Deskripsi Fisik

xviii + 92 hlm. : ilus. ; 21 x 29,7 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

001.43

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Anemia
Hemoglobin
Non-Invasif
CNN
Isotonic Calibration

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Muhammad Jabir Al Farras

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar